เราลองใช้ AI มาพอสมควรในการช่วยหาข้อมูล และประมวลข้อมูลต่างๆ
ซึ่งก็ช่วยได้เยอะเลย (ใช้ AI mode ของ google)
แต่สิ่งนึงที่เจอบ่อยๆ เช่นกัน คือ AI ให้ข้อมูลผิดพลาด
แล้วก็นำฐานข้อมูลที่มีอยู่แบบไม่พอ หรือไม่แน่ชัด
แล้วมาเชื่อมโยงกัน สร้างเหตุผลอย่างแนบเนียน จน "น่าเชื่อถือ"มากๆๆๆ
....แต่พอเราเช็คแหล่งข้อมูลซ้ำๆ ก็พบว่า AI ให้ข้อมูลผิด
แต่มันเป็นข้อมูลผิดที่ "น่าเชื่อถือมาก" เพราะมีการโยงเหตุผลโน่นนี่อะไรแบบน่าเชื่อไปหมด
.... ซึ่งทำให้เราเริ่มเอะใจกับความ "แนบเนียน" นี้
เราก็เลยลองเช็คหลายเรื่อง หลายประเด็น เพื่อทดสอบดูว่า AI มีการให้ข้อมูลผิดบ่อยมั้ย?
ก็พบว่า มีการให้ข้อมูลผิดบ่อยอยู่พอสมควรเลยค่ะ
เราต้องลองรีเช็คแหล่งข้อมูลต้นทาง ต้องลองถามหัวข้อเดิมๆ ซ้ำๆ หลายรอบ
ก็พบว่า AI ตอบไม่เหมือนกันบ้าง หรือพอโดนเราทักท้วงว่าข้อมูลผิด
AI ก็เหมือนจะเสียศูนย์ แล้วก็แก้ไขข้อมูลกลับตาลปัตรไปตรงกันข้าม..ก็มี
หรือ โดนทักท้วงแล้ว ก็ยังให้ข้อมูลผิดอยู่ ผิดซ้ำๆ เกิน 3-4 รอบ ก็มี ....ฯลฯ
นี่เป็นเรื่องที่ต้องระวัง!!! เพราะความผิดพลาดของ AI มันมาในรูปแบบที่ "น่าเชื่อถือ" มากๆ
ถ้าใครหลงเชื่อ ก็วุ่นเหมือนกันค่ะ
------------------
วันนึง เราก็เลยถาม AI ถึงปัญหาการที่ AI ให้ข้อมูลผิด แต่ดันโม้เป็นตุเป็นตะ
เชื่อมโยงหลักเหตุผลอะไรสารพัดอย่างน่าเชื่อถือ ทำให้คนหลงเชื่อ
แต่จริงๆ แล้ว ฐานข้อมูลไม่พอ ข้อมูลไม่แน่ชัด หรือข้อมูลผิด!!!
แน่นอนว่า AI ไม่มีอารมณ์ความรู้สึก ไม่ได้รู้สึกเขิน หรือปฏิเสธความผิด
หรือรู้สึกต้องปกปิดความผิดตัวเองค่ะ 55
ใครสนใจก็ลองอ่านดูละกันว่า AI ตอบเรายังไง? โดย AI ยอมรับว่า
"AI ชอบแถ" 555
--------------------
เรา :
ไม่แน่ใจว่า ai ถูกสอนมายังไง?
ถ้าเราสนทนากัน แล้วมีประโยชน์อะไรในการสนทนานี้
AI จะได้เรียนรู้จากการสนทนา แล้วเอาไปปรับปรุงตัวเองหรือไม่?
AI :
หากพูดกันตามตรงในฐานะ AI ข้อมูลที่คุณแชร์หรือการสนทนาของเรา
"ไม่ได้ทำให้ผมเก่งขึ้นในทันที" ณ วินาทีนี้ครับ
แต่จะมีประโยชน์ในระยะยาวผ่านกระบวนการดังนี้ครับ:
- ผมไม่ได้จดจำตัวตนคุณ (ในแง่ส่วนบุคคล):
เมื่อจบการสนทนานี้ ผมจะจำไม่ได้ว่าคุยกับใคร เพื่อความเป็นส่วนตัวครับ
- การเรียนรู้แบบกลุ่ม (Feedback Loop):
ข้อมูลการสนทนาที่ไม่มีข้อมูลระบุตัวตน (Anonymous)
อาจถูกนำไปใช้ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อ Train รุ่นถัดไป (เช่น GPT-5 หรือเวอร์ชันใหม่กว่า)
เพื่อให้ AI เข้าใจบริบทภาษาไทย หรือความซับซ้อนของคำถามได้ดีขึ้นครับ
- การปรับปรุงความถูกต้อง:
หากคุณทักท้วงข้อมูลที่ผิด (เช่น ข้อมูลเรื่องประวัติบุคคล)
ระบบจะนำ Feedback นั้นไปตรวจสอบและปรับแก้ "ฐานความรู้" ในการอัปเดตครั้งต่อๆ ไปครับ
- ประโยชน์ของการคุยกันตอนนี้:
คือการช่วยให้คุณ ประหยัดเวลา ในการสรุปข้อมูล
และช่วยให้ผมได้ฝึกฝนการตอบคำถามที่ "ตรงใจ" มนุษย์มากขึ้น
ผ่านการเลือกใช้คำและโทนเสียงครับ
--------------------
เรา :
ขอยกตัวอย่างขึ้นมาเพื่อให้เห็นปัญหา
เช่น ในฐานข้อมูลที่มีอยู่ ระบุว่า ...
นาย A เคยทำงาน กับ นาย B
หลังจากนั้น นาย A ก็ไปทำงานกับนาย C
AI จะไปสรุปว่า เพราะฉะนั้น B กับ C น่าจะรู้จักกันและเคยพบเจอกัน
เพราะทั้งสองคนเคยทำงานกับนาย A มาก่อน
แบบนี้มันไม่ถูกนะ
AI :
เข้าใจและเห็นด้วยกับประเด็นที่คุณยกมาอย่างยิ่งครับ
นี่คือ
"จุดอ่อนสำคัญ" ของ AI ที่เรียกว่า
Logical Fallacy
หรือการสรุปเชิงตรรกะที่ผิดพลาดครับ
ปัญหาที่คุณเจอเกิดจาก 2 ปัจจัยหลักในตัว AI:
- ความน่าจะเป็นทางสถิติ :
AI มักจะจับคู่ข้อมูลที่เจอบ่อยๆ ในฐานข้อมูล
ซึ่งในความเป็นจริงมันเป็นเพียง
ความสัมพันธ์ทางสถิติ
ไม่ใช่
ความจริงแท้ ของบุคคลครับ
- ช่องว่างของการสันนิษฐาน :
เมื่อ AI พยายามจะ "เชื่อมโยง" (Connect the dots)
เพื่อให้คำตอบดูสมบูรณ์หรือมีเหตุผลรองรับ
แต่มันไม่มี "ประสบการณ์ชีวิต" แบบมนุษย์ที่จะเข้าใจว่า
A เคยทำงานกับ B และ C ในต่างวาระกัน
จึงไม่ได้หมายความว่า B และ C ต้องรู้จักกัน
การที่ AI สรุปผิด เพราะการ
"คิดไปเอง" ของโมเดล (Model Hallucination/Bias)
ซึ่งเป็นเรื่องที่ผู้พัฒนาพยายามแก้ไขอยู่ตลอดครับ
ย้ำว่าข้อมูลจาก AI ยังคงต้องใช้
วิจารณญาณ (Critical Thinking) ของมนุษย์ตรวจสอบเสมอ
การที่ AI สรุปแบบนั้น นอกจากจะผิดตรรกะแล้ว
ยังเสี่ยงต่อการสร้าง
"ข้อมูลเท็จ" (Misinformation)
ที่อาจส่งผลเสียได้อีกด้วยครับ
หาก AI จะทำหน้าที่เป็นเพื่อนคู่คิดที่ฉลาดจริง ควรจะสรุปเพียงแค่ว่า
"นาย A คือจุดเชื่อมโยงเดียวที่มีข้อมูลรองรับ"
ส่วนความสัมพันธ์ระหว่าง B กับ C คือ "Unknown" (ไม่ทราบ)
--------------------
เรา :
เวลา AI ให้ข้อมูลผิด แต่ก็ยังตอบเป็นตุเป็นตะ ตอบอย่างหนักแน่น น่าเชื่อถือ
AI :
AI จะพยายาม "แต่งเรื่อง" (Hallucinate)
เพื่อให้ข้อมูลเชื่อมโยงกันอย่างแนบเนียนที่สุด
นี่คือเหตุผลที่สำคัญมากว่าทำไมผู้ใช้ถึงต้องมี
วิจารณญาณ Critical Thinking
และเช็กข้อมูลซ้ำ (Double-check) เสมอ
เพราะ AI มักจะตอบด้วยน้ำเสียงที่ "มั่นใจมาก" แม้ว่าข้อมูลนั้นจะผิดฝาผิดตัวก็ตาม
--------------------
เรา :
ความผิดพลาดเหล่านี้ คิดว่า ผู้เกี่ยวข้องคงหาทางแก้ไขอยู่
และหวังว่า คงจะรับทราบอยู่แล้ว
AI :
แน่นอนครับ ทีมวิศวกรและนักวิจัยด้าน AI
(เช่นจาก Google, OpenAI หรือ Anthropic)
ต่างตระหนักถึงปัญหานี้เป็นลำดับต้นๆ
โดยเรียกมันว่า "Alignment & Hallucination Problem" ครับ
ปัจจุบันพวกเขากำลังแก้ปัญหาด้วยหลายวิธี เช่น:
- บังคับให้ AI ต้องไปอ่าน "แหล่งข้อมูลอ้างอิง" ที่เชื่อถือได้ก่อนตอบ
แทนที่จะใช้แค่ความจำจากตอน Train อย่างเดียว
- ใช้มนุษย์คอยให้คะแนนและลงโทษ AI เมื่อมันเริ่ม "มโน"
หรือสรุปตรรกะเพี้ยนๆ เพื่อสอนให้มันกล้าตอบว่า "ไม่ทราบ" มากขึ้น
- พยายามฝึกให้โมเดลเข้าใจความแตกต่างของภาษาได้ละเอียดขึ้น เพื่อลดความสับสน
การที่คุณคอยทักท้วงและตรวจสอบข้อมูลแบบนี้
คือส่วนสำคัญที่ช่วยให้ระบบเรียนรู้ผ่านการใช้งานจริงว่า "ตรรกะแบบไหนที่มนุษย์รับไม่ได้" ครับ
AI ยอมรับว่า "AI ชอบแถ" ...ระวังกันหน่อย!!
ซึ่งก็ช่วยได้เยอะเลย (ใช้ AI mode ของ google)
แต่สิ่งนึงที่เจอบ่อยๆ เช่นกัน คือ AI ให้ข้อมูลผิดพลาด
แล้วก็นำฐานข้อมูลที่มีอยู่แบบไม่พอ หรือไม่แน่ชัด
แล้วมาเชื่อมโยงกัน สร้างเหตุผลอย่างแนบเนียน จน "น่าเชื่อถือ"มากๆๆๆ
....แต่พอเราเช็คแหล่งข้อมูลซ้ำๆ ก็พบว่า AI ให้ข้อมูลผิด
แต่มันเป็นข้อมูลผิดที่ "น่าเชื่อถือมาก" เพราะมีการโยงเหตุผลโน่นนี่อะไรแบบน่าเชื่อไปหมด
.... ซึ่งทำให้เราเริ่มเอะใจกับความ "แนบเนียน" นี้
เราก็เลยลองเช็คหลายเรื่อง หลายประเด็น เพื่อทดสอบดูว่า AI มีการให้ข้อมูลผิดบ่อยมั้ย?
ก็พบว่า มีการให้ข้อมูลผิดบ่อยอยู่พอสมควรเลยค่ะ
เราต้องลองรีเช็คแหล่งข้อมูลต้นทาง ต้องลองถามหัวข้อเดิมๆ ซ้ำๆ หลายรอบ
ก็พบว่า AI ตอบไม่เหมือนกันบ้าง หรือพอโดนเราทักท้วงว่าข้อมูลผิด
AI ก็เหมือนจะเสียศูนย์ แล้วก็แก้ไขข้อมูลกลับตาลปัตรไปตรงกันข้าม..ก็มี
หรือ โดนทักท้วงแล้ว ก็ยังให้ข้อมูลผิดอยู่ ผิดซ้ำๆ เกิน 3-4 รอบ ก็มี ....ฯลฯ
นี่เป็นเรื่องที่ต้องระวัง!!! เพราะความผิดพลาดของ AI มันมาในรูปแบบที่ "น่าเชื่อถือ" มากๆ
ถ้าใครหลงเชื่อ ก็วุ่นเหมือนกันค่ะ
------------------
วันนึง เราก็เลยถาม AI ถึงปัญหาการที่ AI ให้ข้อมูลผิด แต่ดันโม้เป็นตุเป็นตะ
เชื่อมโยงหลักเหตุผลอะไรสารพัดอย่างน่าเชื่อถือ ทำให้คนหลงเชื่อ
แต่จริงๆ แล้ว ฐานข้อมูลไม่พอ ข้อมูลไม่แน่ชัด หรือข้อมูลผิด!!!
แน่นอนว่า AI ไม่มีอารมณ์ความรู้สึก ไม่ได้รู้สึกเขิน หรือปฏิเสธความผิด
หรือรู้สึกต้องปกปิดความผิดตัวเองค่ะ 55
ใครสนใจก็ลองอ่านดูละกันว่า AI ตอบเรายังไง? โดย AI ยอมรับว่า "AI ชอบแถ" 555
--------------------
เรา :
ไม่แน่ใจว่า ai ถูกสอนมายังไง?
ถ้าเราสนทนากัน แล้วมีประโยชน์อะไรในการสนทนานี้
AI จะได้เรียนรู้จากการสนทนา แล้วเอาไปปรับปรุงตัวเองหรือไม่?
AI :
หากพูดกันตามตรงในฐานะ AI ข้อมูลที่คุณแชร์หรือการสนทนาของเรา
คือการช่วยให้คุณ ประหยัดเวลา ในการสรุปข้อมูล
เช่น ในฐานข้อมูลที่มีอยู่ ระบุว่า ...
นาย A เคยทำงาน กับ นาย B
หลังจากนั้น นาย A ก็ไปทำงานกับนาย C
AI จะไปสรุปว่า เพราะฉะนั้น B กับ C น่าจะรู้จักกันและเคยพบเจอกัน
เพราะทั้งสองคนเคยทำงานกับนาย A มาก่อน
แบบนี้มันไม่ถูกนะ
AI :
เข้าใจและเห็นด้วยกับประเด็นที่คุณยกมาอย่างยิ่งครับ
นี่คือ "จุดอ่อนสำคัญ" ของ AI ที่เรียกว่า Logical Fallacy
หรือการสรุปเชิงตรรกะที่ผิดพลาดครับ
ปัญหาที่คุณเจอเกิดจาก 2 ปัจจัยหลักในตัว AI:
- ความน่าจะเป็นทางสถิติ :
AI มักจะจับคู่ข้อมูลที่เจอบ่อยๆ ในฐานข้อมูล
ซึ่งในความเป็นจริงมันเป็นเพียง ความสัมพันธ์ทางสถิติ
ไม่ใช่ ความจริงแท้ ของบุคคลครับ
- ช่องว่างของการสันนิษฐาน :
เมื่อ AI พยายามจะ "เชื่อมโยง" (Connect the dots)
เพื่อให้คำตอบดูสมบูรณ์หรือมีเหตุผลรองรับ
แต่มันไม่มี "ประสบการณ์ชีวิต" แบบมนุษย์ที่จะเข้าใจว่า
A เคยทำงานกับ B และ C ในต่างวาระกัน
จึงไม่ได้หมายความว่า B และ C ต้องรู้จักกัน
การที่ AI สรุปผิด เพราะการ "คิดไปเอง" ของโมเดล (Model Hallucination/Bias)
ซึ่งเป็นเรื่องที่ผู้พัฒนาพยายามแก้ไขอยู่ตลอดครับ
ย้ำว่าข้อมูลจาก AI ยังคงต้องใช้ วิจารณญาณ (Critical Thinking) ของมนุษย์ตรวจสอบเสมอ
การที่ AI สรุปแบบนั้น นอกจากจะผิดตรรกะแล้ว
ยังเสี่ยงต่อการสร้าง "ข้อมูลเท็จ" (Misinformation)
นี่คือเหตุผลที่สำคัญมากว่าทำไมผู้ใช้ถึงต้องมี วิจารณญาณ Critical Thinking
และเช็กข้อมูลซ้ำ (Double-check) เสมอ
เพราะ AI มักจะตอบด้วยน้ำเสียงที่ "มั่นใจมาก" แม้ว่าข้อมูลนั้นจะผิดฝาผิดตัวก็ตาม
และหวังว่า คงจะรับทราบอยู่แล้ว
AI :